Nesil AI Nedir?

Nesil AI son zamanlarda çok fazla gürültü çıkardı. Terim, yeni dijital görseller, video, ses ve metin oluşturmak için denetimli veya yarı denetimli öğrenme algoritmalarına dayanarak herhangi bir tür yapay zeka sistemini ifade etmek için kullanılır. MIT’ye göre, nesil AI, son on yılda AI alanında yapılan en umut verici gelişmelerden biridir.

Nesil AI aracılığıyla bilgisayarlar, girdiye ilişkin temel kalıpları öğrenebilir, bu da benzer içerik oluşturmalarına olanak tanır. Bu sistemler, nesil karşıtı ağlar (GAN’ler), varyasyonel oto-encoder’ler ve transformer’ler üzerine dayanır.

Nesil AI etrafındaki heyecan sürekli olarak artıyor, Gartner da bunu “2022 için Etki Radarı” raporunda yer veriyor. Şirketin raporuna göre, nesil AI, piyasada en etkili ve hızlı gelişen teknolojilerden biri.

Bu Gartner raporundan bazı önemli tahminler şunlar:

• 2025 yılına kadar, ilaç keşfi ve geliştirme girişimlerinin %50’si nesil AI’yi kullanacak.
• 2025 yılına kadar, nesil AI tüm verilerin %10’unu üretecek.
• 2027 yılına kadar, üreticilerin %30’u ürün geliştirme etkinliğini artırmak için nesil AI’yi kullanacak.

Nesil AI Teknikleri

Nesil AI, mevcut metin, ses dosyaları veya görselleri kullanarak yeni içerik oluşturabilir. Bilgisayarların girdiye ilişkin altta yatan kalıbı tespit etmesine olanak tanır, böylece benzer içerik üretebilir.

Nesil AI bu süreci çeşitli tekniklerle gerçekleştirir:

• Nesil karşıtı ağlar (GAN’ler): GAN’ler iki sinir ağından oluşur. Bir üretici ve bir ayrımcı ağı vardır ve bu ağlar birbirlerine karşı yarışır, böylece iki ağ arasında bir denge kurulur. Üretici ağ, kaynak verilere benzeyen yeni veri veya içerik oluşturur. Ayrımcı ağ, kaynak ve oluşturulan verilerin arasındaki farkı belirler ve hangisinin orijinaline daha yakın olduğunu tanımlar.
• Transformer’ler: Transformer modelleri, GPT-3 gibi büyük isimlere sahiptir ve bilişsel dikkat taklit edebilir, ayrıca girdi verilerinin parçalarının önemini ölçebilir. Transformer’ler, dil veya görselleri anlamak için eğitilir ve ayrıca büyük veri setlerinden metin veya görseller oluşturabilir.
• Varyasyonel oto-encoder’ler: Varyasyonel oto-encoder’lerde, encoder girdiyi sıkıştırılmış bir kodeğe dönüştürür, decoder ise bu kodeği kullanarak ilk bilgileri yeniden oluşturur. Doğru bir şekilde eğitildiğinde, sıkıştırılmış temsil, girdi verilerinin dağılımını daha küçük boyutlu bir temsil olarak depolayabilir.

Nesil AI Uygulamaları

Nesil AI için çok çeşitli uygulamalar vardır ve pazarlama, eğitim, sağlık ve eğlence gibi birçok alanda kullanılır.

Nesil AI’nin bazı önemli uygulamaları şunlar:

• Sağlık: Nesil karşıtı ağlar, sağlık endüstrilerini devrimleştiriyor. Az temsil edilen verilerin sahte örneklerini üretmek için eğitilebilir, bu örnekler daha sonra modeli eğitmek ve geliştirmek için kullanılabilir. GAN’ler ayrıca veri tanımlama, veri gizliliği ve güvenliğini iyileştirme için kullanılır. Veri tersine dönme sürecini ele alır, bu süreç değerli hasta verilerini tehlikeye atabilir.
• Müzik: Nesil AI, müzik endüstrisinde de kullanılır ve insan beynini taklit eden sinir ağları oluşturur. Örneğin, Google’ın Magenta yazılımı ilk AI şarkısını yarattı. Müzikte nesil AI’nin en büyük avantajlarından biri, yeni türler oluşturabilmesidir.
• Hareketli Resim: Nesil AI’nin film endüstrisindeki uygulamaları sürekli olarak artıyor. Profesyonellere, ışık veya hava koşullarından bağımsız olarak herhangi bir zamanda bir kare yakalama olanağı tanır, çünkü fotoğraf daha sonra dönüştürülebilir. Nesil AI, yüz sentezi ve ses klonlaması kullanarak aktörlerin görüntülerini ve videolarını farklı yaşlarda kullanmalarına olanak tanır.
• Medya: Nesil AI, medya endüstrisinde kullanılır. Örneğin, süper çözünürlük aracılığıyla içeriği iyileştirebilir. Makine öğrenimi teknikleri, düşük kaliteli içeriği yüksek kaliteli içeriğe dönüştürebilir.
• Robotik: Nesil modelleme, pekiştirme makine öğrenimi modellerinin daha az yanlılık göstermesini sağlar ve soyut kavramları simülasyon ve gerçek dünya ortamlarında anlamalarına olanak tanır.

Nesil AI’nin Zorlukları

Tüm avantajlarına ve uygulamalarına rağmen, nesil AI bazı zorluklar da sunar. Örneğin, kötü niyetli aktörler tarafından kötü amaçlar için kullanılabilir, zoals dolandırıcılık veya spam içerik oluşturma.

Nesil AI algoritmaları, görevleri başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için çok fazla eğitim verisi gerektirir. Aynı zamanda, GAN’ler tamamen yeni görseller veya metinler oluşturamaz, ancak mevcut verileri birleştirerek yeni bir çıktı oluşturabilir.

Nesil AI’nin bir başka zorluğu, beklenmeyen sonuçlar ortaya çıkmasıdır, özellikle GAN’ler gibi bazı modellerin kontrol edilmesi zor olabilir. Bu durumda, modeller kararsız olabilir ve beklenmedik bir sonuç üretebilir.

Nesil AI Şirketleri Örnekleri

Çok çeşitli uygulamalar için nesil AI ile ilgili birçok şirket vardır:

• Synthesia: Nesil AI şirketlerinin en nổitileri arasında Synthesia yer alır, bu şirket video sentez teknolojisinin erken bir öncüsüdür. İngiltere merkezli şirket 2017 yılında kuruldu ve görsel içerik oluşturma, maliyetleri azaltma ve teknolojiyi kullanmak için gerekli beceri ve dil engellerini azaltma için yeni sentetik medya teknolojilerini uygular.
• Mostly AI: Mostly AI, gerçekçi ve temsil edici sentetik verilerin büyük ölçekli simülasyonunu sağlayan Sentetik Veri Motoru’nu geliştirdi. Mevcut verilerden otomatik olarak kalıpları, yapıyı ve varyasyonu öğrenebilir.
• Synthesis AI: Synthesis AI, yeni nesil AI modellerini ve gelişen CGI teknolojilerini birleştirir. Şirketin özel pipeline’ı, gelişmiş bilgisayar görme modellerini eğitmek için büyük miktarda veri oluşturulmasını sağlar.
• Synthetaic: Synthetic veri şirketi Synthetaic, AI modellerini eğitmek ve dağıtmak için yüksek kaliteli veri sağlar. Şirketin RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) teknolojisi, büyük, yapılandırılmamış veri setlerinin analizini otomatikleştirir, böylece geleneksel yöntemlere kıyasla AI modellerini daha hızlı eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.
• Aqemia: Aqemia, benzersiz kuantum ilhamlı algoritmaları kullanarak bağlanma öngörüsü ile birleştirilen bir silico ilaç keşif şirketidir. Bu teknik, daha yenilikçi moleküllerin daha hızlı keşfedilmesini sağlar ve bu moleküllerin başarılı olma şansı daha yüksektir.
• AiMi: Müzik endüstrisinde en iyi nesil AI şirketlerinden biri olan AiMi, gerçek zamanlı olarak canlanan sürekli bir elektronik müzik akışı sağlar. AiMi’yi, sürekli ses ve görsellerle sizi kapsayan müzik peyzajları oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Bu, yenilikçi ve sürekli olarak gelişen teknolojileri ortaya çıkarmak için nesil AI modellerini kullanan birçok şirketin sadece birkaçı.